基于FOA和LS-SVM的风电场风速预测研究

• 作者: 冷崇富 唐新安 王海云 王维庆 王长喜
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 风电场 风速预测 最小二乘支持向量机 果蝇优化算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 1312-1318
• 分类号: TK83
• 语种: 中文

摘要

针对目前最小二乘支持向量机选取核参数和惩罚因子的各种方法尚存在着一定的局限性,文章采用果蝇优化算法对参数进行优化选择,提出了基于果蝇优化算法与最小二乘支持向量机结合的风速混合预测方法.对新疆某风电场为期5天的240个(采样间隔0.5 h)实测风速值进行了仿真测试,利用建立的预测模型,对第5天的风速值进行预测,预测结果的平均绝对百分比误差仅为8.32％.将其与单纯的LS-SVM模型和基于网格搜索优化的LS-SVM模型的预测结果作了对比,仿真结果验证了基于果蝇优化算法和最小二乘支持向量机混合预测模型的可行性和果蝇算法对最小二乘支持向量机参数优化的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王维庆	新疆大学电气工程学院可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心	270	1957	20.0	32.0
2	王海云	新疆大学电气工程学院可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心	142	589	12.0	16.0
3	冷崇富	湖南大学电气与信息工程学院	6	83	6.0	6.0
4	王长喜	新疆大学电气工程学院可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心	1	8	1.0	1.0
5	唐新安		2	11	2.0	2.0